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dc.contributor.author | Bernal Cuaspa, Omar David | |
dc.contributor.author | Castillo Solarte, Kevin Steven | |
dc.date.accessioned | 2019-12-05T15:10:59Z | |
dc.date.available | 2019-12-05T15:10:59Z | |
dc.date.issued | 2019-09 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1798 | |
dc.description.abstract | En la actualidad existen métodos muy utilizados para evaluar el grado de espasticidad en un paciente, lastimosamente estos métodos generan diagnósticos de carácter subjetivo, los cuales consisten en realizar pruebas de estrés físico basado en tablas o escalas del dolor para terminar el nivel de rigidez del musculo, en estos diagnósticos el personal medico no utiliza herramienta que arrojen algún indicador relacionado con la severidad de la enfermedad, en gran parte el diagnostico o resultado de la valoración depende únicamente de la experiencia del personal medico. Por otra parte, existe el diagnostico mediante electromiografía (EMG), el cual permite observar la presencia de espasticidad en un musculo, una disfunción nerviosa o problemas con la transmisión de señales de nervios a músculos, mas no es posible observar la severidad de la patología o que tan rápido evoluciona la espasticidad. Además, la electromiografía es una practica invasiva y un poco dolorosa debido a que se utiliza una aguja para realizar el procedimiento. La Elastografía es un método no invasivo de diagnostico que utiliza los ultrasonidos para valorar la elasticidad o dureza de un segmento de un órgano, mediante la tensión y compresibilidad que producen las ondas ultrasónicas en los tejidos del organismo. Este método también ha demostrado gran utilidad para la valoración cualitativa y cuantitativa en vario órganos del cuerpo humano como, por ejemplo: tiroides, mamas, próstata, testículos, hígado, músculos, etc. En este trabajo se pretende obtener información relevante al generar elastogramas semicuantitativos en pacientes sanos y pacientes con espasticidad. Además, se planteó utilizar imágenes raw en vez de señales rf para evaluar la espasticidad en cada paciente. Con la información de la matriz de deformación que se obtiene del algoritmo AM2D se generaron patrones de correlación en diferentes sectores del Bíceps para diferenciar los pacientes sanos contra los pacientes espásticos. | spa |
dc.description.abstract | Currently there are widely used methods to assess the degree of spasticity in a patient, unfortunately these methods generate subjective diagnoses, which consist of performing physical stress tests based on tables or pain scales to finish the level of muscle stiffness In these diagnoses, medical personnel do not use tools that show any indicator related to the severity of the disease, in large part the diagnosis or result of the assessment depends solely on the experience of the medical staff. On the other hand, there is the diagnosis by electromyography (EMG), which allows to observe the presence of spasticity in a muscle, a nervous dysfunction or problems with the transmission of signals from nerves to muscles, but it is not possible to observe the severity of the pathology or how fast spasticity evolves. In addition, electromyography is an invasive and somewhat painful practice because a needle is used to perform the procedure. Elastography is a non-invasive method of diagnosis that uses ultrasound to assess the elasticity or hardness of a segment of an organ, through the tension and compressibility produced by ultrasonic waves in body tissues. This method has also proved very useful for qualitative and quantitative assessment in various organs of the human body, such as: thyroid, breast, prostate, testicles, liver, muscles, etc. This paper aims to obtain relevant information by generating semiquantitative elastograms in healthy patients and patients with spasticity. In addition, it was proposed to use images. raw instead of rf signals to evaluate spasticity in each patient. With the information of the deformation matrix obtained from the AM2D algorithm, correlation patterns were generated in different sectors of the Biceps to differentiate healthy patients against spastic patients. | eng |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad del Cauca | spa |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Elastography | eng |
dc.subject | Ultrasound | eng |
dc.subject | Semiquantitative elastograms | eng |
dc.subject | Ultrasonido | spa |
dc.subject | Elastografía | spa |
dc.subject | Segmento de un órgano | spa |
dc.subject | Tejidos | spa |
dc.subject | Imágenes raw | spa |
dc.subject | Elastogramas semicuantitativos | spa |
dc.subject | Pacientes sanos | spa |
dc.subject | Pacientes con espasticidad | spa |
dc.title | Evaluación de un sistema de elastografía ultrasónica en el análisis de la patología de espasticidad muscular | spa |
dc.type | Trabajos de grado | spa |
dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones | spa |
dc.publisher.program | Ingeniería en Automática Industrial | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
dc.coar.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |
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